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　　王贵重：Gemini 3在推理、编程和多模态能力上都有显著提升，是AI发展中的一次重大突破。从产业的角度观察，Gemini 3展示了AI产业可能的进路，包括原生多模态、Agent发展方向等。从AI落地的角度看，Alphabet与Gemini 3展示了AI从硬件（TPU）、模型及应用（Gemini）到服务（云服务、搜索、广告）闭环商业模式的可能性，可以看作AI产业从“硬件”到“软件”这一过渡阶段的里程碑。

　　从基本面角度来看，上游算力侧依旧保持高景气度，AI对硬件的需求（Scaling Law，规模化法则）支撑相关企业业绩高增，2026年订单等基本面指引继续加速，2027年仍然可维持中高增速；中游模型侧来看，海外模型持续提升综合能力上限，国内模型通义千问、豆包等陆续实现突破，出海进程加速，海外市占率不断提高，且国内外模型厂商收入都在快速增长；下游应用端，已出现AI应用雏形，如智能体、机器人等，2026年至2027年有望大规模推广落地。

　　李文宾：目前AI板块的投资风险并不在于短期估值，而更多在于产业进展是否顺利，以及是否因为竞争加剧影响到领先企业的产业地位。谷歌大模型的强势崛起，带领谷歌链“硬件－软件－云－生态”强势出圈，同时推动谷歌业务延伸至其他互联网龙头。所以，我们需要谨慎审视各行业龙头是否能够顶住AI技术对产业竞争格局的冲击。同时，AI对消费端的影响日益加深，但更广阔的应用空间在于制造业，目前无论大模型企业还是制造业都在努力搭建AI和实体制造业之间的桥梁，目前来看有进展但不够快。

　　吴海健：中国AI产业发展的优势在于应用场景和基建能力，包括拥有全球最大的数字市场因而享受数据红利，丰富的落地场景滋养各类AI应用的创新和生长，强大的基建能力和特高压传输网络为AI算力提供长期稳定的能源保障。短板在于底层算力和模型架构，包括高端芯片受限以及芯片制造工艺暂时落后，与主流大模型架构0-1创新能力还有差距，软件栈成熟度仍不足以及缺乏用于训练的高质量数据。从中期维度看，科技自主可控是长期趋势，伴随先进制程产能释放，国内互联网大厂、运营商的算力需求有望快速释放，带来国产算力芯片供应链业绩高速增长。